阿里達摩院日前首次開放自動駕駛雲上模擬平臺，支援全球1500多支隊伍角逐演算法大賽，探索高速場景下的決策規劃控制演算法。該模擬平臺是阿里自動駕駛產品“小蠻驢”物流車和“大蠻驢”卡車背後的基礎研發設施，擁有百萬級高對抗場景庫，最高可在雲端併發執行2萬多個模擬例項。

今年8月，上海金橋經濟技術開發區管理委員會聯合阿里雲天池平臺，啟動2022年全球“未來汽車”場景創新挑戰賽，針對高速自動駕駛場景設定“智慧演算法賽”，賽題涵蓋他車併線、事故繞行、低速車輛繞行等典型任務，參賽團隊基於達摩院模擬平臺進行演算法訓練和測試。

高速幹線是自動駕駛重要的應用場景，但在產業落地早期，業界可供選擇的賽事極少。本次大賽吸引了全球超過1500支隊伍報名，包括國內外頂尖院校的碩博研究生團隊和自動駕駛業界團隊，來自清華大學、南洋理工大學、浙江大學等5所機構的隊伍最終勝出，位列五強。

參賽方案展現了當下自動駕駛領域的多個熱門研究方向，比如，五強隊伍有兩支把強化學習方法應用到了控制演算法中。浙江大學的阮雨迪說：“主流的控制演算法大多基於專家系統或監督學習方法，以專家經驗作為系統學習的最高目標，但對規劃控制等複雜問題，人類專家的操作未必最優，強化學習有機會讓AI超越人類，我們很好奇它和自動駕駛能碰撞出什麼火花。”在模擬世界，他們一償宿願，既驗證了自己的演算法方案，也對強化學習的應用難點有了新的認知。

本次大賽也是達摩院自研的雲上模擬平臺首次對外亮相。達摩院自動駕駛實驗室模擬平臺負責人張平介紹，該平臺對智慧交通環境作了精細化建模，具備低、中、高速多種物流車型的車輛動力學模型。平臺基於阿里雲開發，能夠實現萬級計算併發，模擬一次極端場景只需30秒。

自動駕駛模擬，是指以數字建模的方式對真實世界的交通場景進行模擬，用以驗證和訓練自動駕駛演算法。達摩院模擬平臺融合了真實道路的海量場景知識，包括末端場景和高速場景，前者源於遍佈全國400多所高校的L4級物流車小蠻驢，後者主要來自研發和路測中的L4級自動駕駛卡車大蠻驢。

擔任大賽評委的歐洲科學院外籍院士、北京大學教授謝濤表示，人工智慧測試是確保技術可信度和高質量的重要方法，其中自動駕駛測試尤其複雜，面臨很多未知挑戰。這次比賽藉助達摩院自動駕駛模擬平臺，使得行業問題和學術研究得以有機結合，幫助研究者更好地開展技術創新。

作者：徐晶卉

編輯：張天弛

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